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授权协议 BSD
开发语言 C/C++
操作系统 Windows
软件类型 开源软件
所属分类 程序开发推荐引擎
开发厂商
地区 不详
提 交 者 叶秀兰
适用人群 未知
收录时间 2014-04-21

软件简介

LIBMF 是在潜在空间使用两个矩阵,接近一个不完全矩阵。Matrix Factorization 主要用在协作过滤,LibMF 主要特性如下:

  • 除了潜在用户和项特性,还包括了用户偏好,项偏差和平均条件

  • LIBMF 可以在一个多核机器上并行执行

LibMF的作者是大名鼎鼎的台湾国立大学,他们在机器学习领域享有盛名,近年连续多届KDD Cup竞赛上均获得优异成绩,并曾连续多年获得冠军。台湾大学的风格非常务实,业界常用的LibSVM, Liblinear等都是他们开发的,开源代码的效率和质量都非常高

LibMF在矩阵分解的并行化方面作出了很好的贡献,针对SDG优化方法在并行计算中存在的locking problem和memory discontinuity问题,提出了一种矩阵分解的高效算法,根据计算节点的个数来划分评分矩阵block,并分配计算节点。系统介绍可以见这篇论文 (Recsys 2013的 Best paper Award)

Y. Zhuang, W.-S. Chin, Y.-C. Juan, and C.-J. Lin. A Fast Parallel SGD for Matrix Factorization in Shared Memory Systems. Proceedings of ACM Recommender Systems 2013.


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发表于软件架构专区
2014/04/29 22:50

TOP 10 开源的推荐系统简介

最 近这两年推荐系统特别火,本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统,即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等,也有重 量级的适用于工业系统的 Mahout、Oryx、EasyRecd等,供大家参考。PS:这里的top 10仅代表个人观点。 #1.SVDFeature 主页:http://svdfeature.apexlab.org/wiki/Main_Page 语言:C++...

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发表于程序人生专区
2018/10/10 07:15

TOP 10 开源的推荐系统简介

最 近这两年推荐系统特别火,本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统,即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibMF、LibFM等,也有重 量级的适用于工业系统的 Mahout、Oryx、EasyRecd等,供大家参考。PS:这里...

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发表了博客
2019/11/05 14:09

开源的推荐系统

<div id="cnblogs_post_body" class="blogpost-body "> <div>我收集和整理的目前互联网上所能找到的知名开源推荐系统(open source project for recommendation system),并附上了个人的一些简单点评(未必全面准确),</div> <div>这方面的中文资料很少见,希望对国内的朋友了解掌握推荐系统有帮助</div> <div> </d...

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2018/11/10 17:30

关于ML.NET v0.7的发布说明

我们很高兴宣布推出ML.NET 0.7--面向.NET开发人员的最新版本的跨平台和开源机器学习框架(ML.NET 0.1发布于// Build 2018)。此版本侧重于为基于推荐的ML任务提供更好的支持,实现异常检测,增强机器学习管道的可定制性,支持在x86应用程序中使用ML.NET等。 本文提供了有关ML.NET 0.7版本中以下主题的详细信息: 使用Mat...

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2019/04/24 16:53

推荐系统干货总结【全】

前言 推荐系统是一个相当火热的研究方向,在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。希望通过此文,总结一些关于推荐系统领域相关的会议、知名学者,以及做科研常用的数据集、代码库等,一来算是对自己涉猎推荐系统领域的整理和总结,二来希望能够帮助想入门推荐系统的童鞋们提供一个参考,希望能够尽快上手推荐系统,进...

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发表于AI & 大数据专区
2019/04/21 14:53

Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

0 相关源码 将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。 1 ...

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发表于AI & 大数据专区
2019/08/05 09:15

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发表了博客
2019/05/09 14:32

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本文由知名开源平台,AI 技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI 有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖 AI 入门基础知识、数据分析挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿 Paper 和五大 AI 理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱。是你学习 AI 从入门到专家必备的学习路线...

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发表于服务端专区
2019/04/28 10:12

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发表了博客
2019/04/28 10:26

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